基于光学传感器的方法用于检测肥胖:关于步态分析,姿势估计和人类声素建模的文献综述
Sabrine Dhaouadi1, Mohamed Moncef Ben Khelifa1, Ala Balti1
1J-AP2S "Laboratoire Jeunesse-Activité Physique et Sportive-Santé", Université de Toulon, Campus La Garde, 83062 Toulon, France.
Sensors (Basel, Switzerland)
|August 14, 2025
概括
光学传感器通过步态分析,姿势估计和3D身体建模提供非侵入性肥胖检测. 这些技术可以为个性化护理和公共卫生战略提供动态健康监测.
科学领域:
- 生物医学工程 生物医学工程
- 医疗信息学 医疗信息学
- 公共卫生 公共卫生
背景情况:
- 肥胖检测传统上依赖于静态指标.
- 需要非侵入性,动态的评估方法来进行全面的分析.
- 光学传感器技术为生物机械和形态生物标志物分析提供了新的方法.
研究的目的:
- 审查用于检测肥胖的光学传感器技术的最新进展.
- 探索光学步态分析,基于视觉的姿势估计和深度感应的voxel建模的应用.
- 确定肥胖诊断中光学传感的挑战和未来方向.
主要方法:
- 对光学传感器技术的审查,包括步态分析,姿势估计和voxel建模.
- 分析无标记框架 (例如,OpenPose,MediaPipe) 的动态模式跟踪.
- 利用红外深度传感用于3D身体组成和人体测量.
主要成果:
- 光学步行分析可以识别步伐长度和运动中的肥胖特异性偏差.
- 姿势估计跟踪与姿势失衡和运动控制相关的动力学模式.
- 深度感应的voxel建模提供了精确的,无接触的3D身体组成指标.
结论:
- 光学传感使动态,多维的肥胖概况超越静态指标.
- 挑战包括传感器的强度,算法偏差和可扩展性.
- 未来的工作重点是标准化,成本效益和与可穿戴设备的整合,以实现整体监控.
